MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297145753 · doi:10.1111/1365-2745.13997

Plant litter chemistry controls coarse‐textured soil carbon dynamics

2022· article· en· W4297145753 sur OpenAlexafffund
Raoul Huys, Vincent Poirier, Malo Y. Bourget, Catherine Roumet, Stephan Hättenschwiler, Nathalie Fromin, Alison D. Munson, Grégoire T. Freschet

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesFondation de l’Université du Québec en Abitibi-TémiscamingueLabexAgence Nationale de la RechercheNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre Méditerranéen de l’Environnement et de la Biodiversité
Mots-clésMineralization (soil science)ChemistryPlant litterSoil carbonSoil waterEnvironmental chemistrySoil organic matterOrganic matterNitrogen cycleLitterAgronomyNitrogenSoil scienceNutrientEnvironmental scienceBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As soils store more carbon (C) than the Earth's atmosphere and terrestrial biomass together, the balance between soil C uptake in the form of soil organic matter (SOC) and release as CO 2 upon its decomposition is a critical determinant in the global C cycle regulating our planet's climate. Although plant litter is the predominant source of C fuelling both soil C build‐up and losses, the issue of how litter chemistry influences this balance remains unresolved. As a contribution to solving that issue, we traced the fate of C during near‐complete decomposition of 13 C‐labelled leaf and root litters from 12 plant species in a coarse‐textured soil. We separated the soil organic carbon into mineral‐associated organic matter (MAOM) and particulate organic matter (POM) pools, and investigated how 14 litter chemical traits affected novel SOC formation and native SOC mineralization (i.e. the priming effect) in these soil fractions. We observed an overall net increase in SOC due to the addition of litter, which was stronger for root than for leaf litters. The presumed stable MAOM‐C pool underwent both substantial stabilization and mineralization, whereas the presumably less stable POM‐C pool showed substantial stabilization and reduced mineralization. Overall, the initial increase in soil C mineralization was fully counterbalanced by a later decrease in native soil C mineralization. POM‐C formation as well as MAOM‐C formation and mineralization were positively related to the initial litter lignin concentration and negatively to that of the nitrogen leachates, whereas the opposite was observed for POM‐C mineralization. Synthesis . Our results highlight the importance of litter chemical traits for SOC formation, and stabilization, destabilization and mineralization. In our coarse‐textured soil, the amount of MAOM‐C did not change despite large C fluxes through this pool. The litter chemical traits that drove these processes differed from those frequently reported for fine‐textured soils far from mineral‐associated C saturation. To account for these discrepancies, we propose an integrative perspective in which litter quality and soil texture interactively control soil C fluxes by modulating several SOC stabilization and destabilization mechanisms. Irrespective, our results open new critical perspectives for managing soil C pools globally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of EcologyMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207